ChatGPTの最新情報！最新モデルOpenAI-o1とは？使い方やGPT-4oとの比較、その活用方法、応用分野や今後の展望について

米国時間9月12日にOpen AIが新しいモデルとなる「OpenAI-o1」が発表されました。

これまでの最新モデルである「GPT-4o」が発表されたのが5月13日なのでその後わずか4ヶ月後に新しいモデルが発表されるという、いつもながら驚異的なスピードに驚きを隠せません。

さて、今回発表された最新モデルは、「OpenAI-o1」と名付けられたのですが、これまでのモデルとどのような違いや特徴があるのでしょうか。

この記事では、最新モデル「GPT-o1」の概要からその使い方、そしてこれまでのモデルとの比較を解説していきます。

基本的事項の解説のあとは、実際の活用事例、o1モデルにおけるプロンプトのコツ、応用分野や今後の展望について考察していきます。

この記事を読むことでChatGPTの最新情報に関する情報や大事なポイントをしっかりと押さえ、今後ChatGPTを使いこなす上で役立てることができます。

ChatGPT 最新情報：OpenAI-o1とは

We're releasing a preview of OpenAI o1—a new series of AI models designed to spend more time thinking before they respond.

These models can reason through complex tasks and solve harder problems than previous models in science, coding, and math. https://t.co/peKzzKX1bu

— OpenAI (@OpenAI) September 12, 2024

OpenAI 「o1-preview」「o1-mini」 の概要

米国時間9月12日に突如発表された「Open AI o1」と「o1-mini」モデル。o1モデルのプレビュー版とo1 -miniモデルは、有料プラン向けに解禁されています。

o1シリーズのモデルは、これまでのモデルに比べ、人間が問題について考えるように、応答する前に問題についてじっくり考えるようにトレーニングされています。

o1-preview: 早期プレビュー版で、今までのモデルに比べ強化された推論能力を持ち、科学、コーディング、数学などの分野で複雑な問題に取り組む場合に役立つ

o1-mini: 小型版に位置するモデルでより高速で低コストな開発者向けの推論モデル

つまり、期待されているGPT-5となるような上位モデルとなる位置付けというよりは、スピンオフモデルとして難易度の高い複雑な問題に取り組むことに強化されたモデルという位置付けになります。

Open AI -o1モデルの基本的な仕組みについて

Open AI -o1モデルの基本的な仕組みについて、以下にまとめてみましょう。

思考プロセスの重視

o1-previewは、応答する前により多くの時間をかけて「思考」するように設計されています。これにより、複雑な問題に対してより深い分析と推論が可能になります。

思考の連鎖（Chain of Thought)

このモデルは「思考の連鎖」という手法を採用しています。問題を小さなステップに分割し、各ステップで推論をこなうことで、より正確な回答を導き出します。

内部思考プロセス

ユーザーからのプロンプトに対して、モデルは内部で長い思考の連鎖を生成します。この過程は「Thinking(思考中）」と表示され、AIが深く考える時間を確保します。

高度な推論能力

特に科学、数学、コーディングの分野で優れたパフォーマンスを発揮します。例えば、国際数学オリンピックの予選問題の83%を正解するなど、従来のモデルを大きく上回る成績を示しています。

安全性の強化

新しい安全性学習手法を採用し、モデルの推論能力を活用して安全性と整合性ガイドラインに従うよう設計されています。

ChatGPT-o1の注意点

プレビュー版である現時点では、Webブラウジングやファイル・画像のアップロードなどの機能に対応していません。

Webブラウジング機能としては、　AI検索エンジンとして有名なPerplexity。

もし使ったことがない場合は、以下の記事で最新情報や使い方を解説しているのでぜひ参考にしてみてください。

概要のまとめ

o1-previewは、このように従来のGPTモデルとは異なるアプローチを取り、より深い思考と推論を重視したモデルとなっています。

これにより、複雑な問題解決や高度な推論を要するタスクでの性能が大幅に向上することが見込まれます。

参照元：Open AI公式ウェブサイト o1-preview発表ページ

OpenAIによる新モデルo1の特徴についての解説

OpenAIの新戦略とo1モデルの位置づけ

Open AIは、単なる情報検索や表面的な応答を超えて、より複雑な問題に対して深く考え、推論する能力のを持つAIの開発に注力していることがわかります。

特にこのモデルでは、専門分野での卓越性を実現するために科学、数学、コーディングなどのSTEM分野（科学（Science）、技術（Technology）、工学（Engineering）、数学（Mathematics））で高度な能力を発揮するモデルの開発を目指しています。

o1モデルの位置付け

o1-previewは、「汎用的で複雑な推論ができるAI」という新しいパラダイム（あるひとつの時代の人々の考え方を根本的に支える概念）の始まりとして位置付けられているのではないでしょうか。

従来のGPTシリーズとは異なる、ゼロリセット（既存のアーキテクチャやパラメータを引き継がず、完全に新しい設計から始めること）新しいモデルとして開発されています。

そして問題解決において、人間のように時間をかけて考えるプロセスを模倣し、より深い推論を行うモデルとして設計されています。

上記の通り、特に科学、数学、コーディングの分野で従来モデルを大きく上回る性能を示し、これらの分野での専門的タスクに特化しています。

現時点では、制限や欠点もありますが、今後継続的な改善と機能拡張の基盤となるモデルとして位置付けされています。

o1シリーズモデルのリリースについて

プレビュー版の提供開始

o1-previewとo1-miniの2つのモデルが、2024年9月12日からChatGPT PlusおよびTeamユーザー向けにプレビュー版として提供開始されました。

API開発者向け提供

同日からAPI開発者向けにも提供が開始されています。

機能制限の段階的な解除について

現時点では、Webブラウジングやファイル・画像のアップロードなどの機能は未対応ですが、今後段階的に機能が追加される可能性があります。

正式版リリースの具体的な日程

プレビュー版からの正式リリースの具体的な日程については、現時点（2024年9月20日時点）で公式な発表はありません。

OpenAIは通常、新モデルを段階的に展開し、フィードバックを得ながら改善を重ねる戦略を取っています。

o1モデルについても同様のアプローチを取っており、プレビュー期間中の性能や安全性の評価を経て、正式リリースの時期が決定されると予想されます。

GPT-o1と他のモデルとの違いを解説

OpenAI o1 previewとGPT-4oの性能比較

Open AI o1-previewモデルとGPT-4oモデルのパフォーマンス比較について表にまとめてみました。

評価項目	o1-preview	GPT-4o
国際数学オリンピック(IMO)予選試験	83%正答率	13%正答率
AIMEアメリカ数学選抜試験 (平均)	74% (11.1/15問)	12% (1.8/15問)
AIME (複数回試行)	83% (12.5/15問)	データなし
GPQA (物理学、生物学、化学) 大学院レベルの専門的な知識と論理的思考を必要とする質問	人間のPhDレベルを超える	データなし
Codeforces競技プログラミングコンテスト	89パーセンタイル (Elo 1807)	11パーセンタイル (Elo 808)
BigCodeBench Hard Instruct subset (Pass@1スコア)	26.84	26.37 (GPT-4 Turbo)
ジェイルブレイクテスト (安全性評価)	84点	22点
思考プロセス	長い内部思考の連鎖を生成	標準的な処理
ウェブ検索機能	非対応	対応
ファイル・画像のアップロード	非対応	対応
処理速度	比較的遅い	比較的速い

o1-miniモデルのパフォーマンス

IMO(国際数学オリンピック）のベンチマークによると、o1-miniのスコアは、プレビューモデルのおおよそ74%の性能を引き出しているにもかかわらず、そのコストはo1-previewに比べて80%も低くなっています。

o1-miniモデルは、o1-previewモデルが提供するような広大な専門知識までは必要とせず、しかし高い推論能力を必要としている開発者や研究者向けになっています。

o1 previewモデルの総合的に評価

ただし、o1-previewは現時点でウェブ検索やファイル・画像のアップロードなどの機能に対応していないなど、一部の機能制限があります。また、処理速度はGPT-4oよりも遅い傾向にあります。

o1モデルと従来モデル(GPT-4o)の違い

o1-previewは特に科学、数学、コーディング分野で従来モデルを大きく上回る性能を示していますが、一般的な対話や機能面では制限があります。

例えば、ユーザーとの対話などの一般的なケースについてはGPT-4oの方が優れている場合があります。

また現時点ではウェブ検索やファイルのアップロードなどの機能に対応していないため、このような使い方をする際は、GPT-4oモデルを活用することになります。

今後の開発により、これらの制限が解消されることが期待されています。　

ChatGPT o1モデルの使用方法と活用事例

ChatGPT-o1の基本的な使い方

ブラウザーでChatGPTを開き、ChatGPT Plus/Teamの有料会員の場合、左上のモデル選択肢から「o1 preview」と「o1-mini」を選べるようになっています。

今まで数段階に思考を分けて回答を求めて欲しい場合、「ステップバイステップで回答に至る過程を書いて」とプロンプトする必要があったのですが、このモデルでは、元からステップに分けて思考するように強化されているので、その必要はありません。

デフォルトでステップに分けて思考して回答を導き出してくれます。

「o1-mini」モデルは、無料ユーザーに開放する予定だと発表されています。

ChatGPT o1モデルを用いたプログラミング事例

スネークゲームの実装と拡張

o1-previewを使用して、HTML、JavaScript、CSSでスネークゲームを実装しました。さらに、”AI”の文字の形をした障害物を追加するよう指示したところ、o1-previewは指示通りにコードを修正し、新しい機能を追加しました。

Transformerの視覚化ツール作成

複雑な仕様を満たすコードを自身で書くスキルがない開発者が、Self-Attention機構を視覚的に説明するためのツールをo1-previewに依頼し、作成しました。

ホワイトボードアプリケーションの開発

「カーソルをなぞると文字が書けるホワイトボード」をHTML/CSSで作成するよう指示したところ、o1-previewは機能的なホワイトボードアプリケーションを生成しました。

テストコードの自動生成

開発者がテスト仕様を提供し、o1-previewがそれに基づいて完全なテストコードを生成しました。これにより、テスト駆動開発のプロセスが大幅に効率化されました。

アルゴリズムの最適化

既存のコードをo1-previewに提示し、パフォーマンス改善のための最適化を依頼したところ、より効率的なアルゴリズムを提案し、コードを改善しました。

これらの事例から、o1-previewはコード生成、機能拡張、アルゴリズムの最適化、複雑なアプリケーションの開発など、幅広いプログラミングタスクに対して高い能力を発揮することがわかります。

特に、複雑な論理や数学的思考を要するタスクにおいて、従来のモデルを上回る性能を示しています。

プログラミングに関しては、Anthropic社の生成AI Claude 3.5 Sonnetの解説記事もよりフォーカスしているので、ぜひ参考にしてみてください。

実際のo1モデルの活用方法

①活用ケース：コーディング

実用で使うとなると、部分部分を「AIの補助を受けつつ人間で仕上げる」、「全てAIで作成して人間が確認する」、というのをどの部分に適用していくかを考える必要があります。

②活用ケース：複雑な問題解決に活用する

この使い方については、今後ファイルのアップロードやウェブ検索機能が解禁された時に実力を発揮します。

市場分析と戦略立案

複雑な市場データを分析し、競合他社の動向や消費者トレンドを考慮した包括的な事業戦略を立案できます。o1-previewの高度な推論能力を活用して、多角的な視点から戦略オプションを評価し、最適な選択肢を提案することが可能です。

リスク分析とシナリオプランニング

様々な外部要因（経済状況、政治的変化、技術革新など）を考慮し、複数の将来シナリオを生成して分析できます。各シナリオに対する対応策を提案し、リスク管理戦略の策定を支援します。

財務モデリングと投資判断

複雑な財務データを分析し、長期的な投資判断や資金調達戦略の立案を支援します。o1-previewの数学的能力を活用して、精緻な財務モデルを構築し、様々な条件下でのシミュレーションを行うことができます。

新規事業開発

市場機会の特定から事業計画の策定まで、新規事業開発の全プロセスをサポートします。技術トレンドや消費者ニーズの分析、競合分析、収益モデルの構築など、多面的な検討を行います。

組織構造の最適化

企業の目標、文化、業務プロセスを考慮し、最適な組織構造を提案します。o1-previewの推論能力を活用して、異なる組織モデルのメリットとデメリットを分析し、最適な選択肢を提示できます。

サプライチェーン最適化

グローバルなサプライチェーンの複雑性を考慮し、効率性、コスト、リスク管理のバランスを取った最適化戦略を立案します。様々な条件下でのシミュレーションを行い、最適な解決策を提案します。

顧客セグメンテーションと個別化戦略

大量の顧客データを分析し、精緻な顧客セグメンテーションを行います。各セグメントに対する最適なマーケティング戦略や製品開発戦略を提案し、顧客満足度と収益性の向上を図ります。

技術ロードマップの策定

業界の技術トレンドを分析し、自社の強みと弱みを考慮した中長期的な技術開発戦略を立案します。o1-previewの科学技術に関する知識を活用して、革新的な技術開発の方向性を提案できます。

これらのケースでは、o1-previewの高度な推論能力と広範な知識ベースを活用することで、人間の意思決定を強力に支援し、より洞察に富んだ戦略立案が可能になります。

ChatGPT o1モデルのプロンプト作成と回答生成

効果的なプロンプトの作成方法

o1モデルにおける効果的なプロンプトの作成方法のポイント

シンプルで直接的な表現を使う

o1 (preview)モデルは高度な推論能力を持っているため、複雑な指示や誘導は必要ありません。簡潔で明確なプロンプトを心がけましょう。

具体的な目標や期待する出力を明示する

タスクの目的や期待する結果を明確に伝えることで、より的確な回答を得られます。

コンテキストを提供する

関連する背景情報や制約条件があれば、それらを簡潔に説明します。これにより、より適切な推論が可能になります

段階的なアプローチを避ける

o1-previewは一度に複雑な問題を処理できるため、問題を小さな部分に分割する必要はありません。

技術的な詳細を含める

特に科学、数学、プログラミングに関する問題では、技術的な詳細や専門用語を躊躇せずに使用してください。

オープンエンドな質問を活用する

o1-previewの推論能力を最大限に引き出すため、「どのように」「なぜ」といったオープンエンドな質問を使用します。

複数の視点や可能性を考慮するよう促す

問題に対する様々なアプローチや解決策を探るよう指示することで、より包括的な回答を得られます。

思考プロセスの説明を求めることもできる

結論だけでなく、その結論に至った理由や過程の説明を求めることで、より深い理解が得られます。

制約条件や前提条件を明確にする

問題に特定の制約や条件がある場合は、それらを明確に示します。

これらのポイントを意識してプロンプトを作成することで、o1-previewの高度な推論能力を最大限に活用し、より質の高い回答を得ることができるでしょう。

一般的なプロンプトについては、以下の記事で詳しく解説しているのでぜひ参考にしてみてください。

生成される回答の質を向上させるには？

回答へのフィードバック

初期の回答を元に、さらに詳細な質問や修正を行うことで、より精緻な結果を得ることができます。

継続的な学習と改善

o1-previewの特性や限界を理解し、使用経験を積み重ねることで、より効果的な活用方法を見出すことができます。

他のモデルとの組み合わせ

o1-previewとGPT-4oなど、異なるモデルを組み合わせて使用することで、それぞれの強みを活かした回答が得られる可能性があります。

これらのアプローチを組み合わせることで、o1-previewの高度な推論能力を最大限に活用し、質の高い回答を得ることができるでしょう。

使用制限とトークン制限を意識した活用

o1 previewモデルとo1-miniのトークン制限や使用制限についてまとめてみました。

特性	o1-preview	o1-mini
出力速度	比較的遅い	o1-previewの3〜5倍高速
コンテキストウィンドウ	128,000トークン	128,000トークン
出力トークン制限	32,000トークン	64,000トークン
総トークン制限（推論+補完）	65,536トークン	65,536トークン
ChatGPT上の週間使用制限	30メッセージ	50メッセージ
推論能力	非常に高い	o1-previewより劣る
適したタスク	複雑な推論を要するタスク	比較的単純なタスク、高速処理が必要な場合

この表から、o1-miniはo1-previewよりも高速で、より多くの出力トークンを生成できることがわかります。

一方、o1-previewは複雑な推論を要するタスクにおいて優れた性能を発揮します。

使用目的や要求される処理速度、出力量に応じて適切なモデルを選択することが重要です。

OpenAI o1モデルのAI推論力と性能向上

推論能力の向上とその影響

o1モデルの登場により、生成AIの推論能力が大幅に向上し、さまざまな分野に影響を与えると考えられます。

以下にその影響について考察します。

科学・研究分野への影響

o1モデルは科学分野での複雑な問題解決能力が向上しています。これにより以下のような影響が予想されます。

教育分野への影響

教育においても大きな変革をもたらす可能性があります。

ビジネス・産業への影響

ジネスや産業界にも大きな変化をもたらすでしょう。

倫理的・社会的課題

一方で、以下のような課題にも直面することになるでしょう。

o1モデルに代表される高度な推論能力を持つ生成AIの登場は、科学、教育、ビジネスなど多岐にわたる分野に革新的な変化をもたらす可能性を秘めています。

一方で、その影響力の大きさゆえに、倫理的・社会的な課題にも直面することになるでしょう。

これらの課題に適切に対処しながら、AIの恩恵を最大限に活用していくことが、今後の社会の発展に不可欠となるでしょう。

ChatGPT o1モデルによる複雑なタスク解決事例

ケース①アプリケーションコードの最適化

GitHubの開発者が、o1-previewを使ってアプリケーションコードの性能バグを特定し、解決策を開発しました。

この過程で、o1-previewは人間の開発者が数時間かかった問題を数分で解決しました。

具体的には、フォルダツリーの表示で1000個の要素を管理する際のフォーカス管理コードの最適化を行い、実行時間を1000ms以上から約16msに改善しました。

参照元：First Look: Exploring OpenAI o1 in GitHub Copilot

ケース②医療記録の分析

o1-previewは、患者の複雑な医療記録から、より正確で詳細な臨床データ抽出を行いました。

例えば、患者の免疫抑制状態を特定の薬の副作用として正確に関連付けることができました。

参照元：Oscar Health’s early observations on OpenAI o1-preview

ケース③科学分野の専門家レベルの問題解決

物理学、化学、生物学の問題を含むGPQAダイヤモンドテストで、o1-previewはPhDレベルの人間の専門家を上回る成果を挙げました。

参照元：OpenAI o1: A New Era of AI Reasoning

これらの事例は、o1-previewモデルが従来のAIモデルを超える能力を持ち、複雑な問題解決や創造的なタスクにおいて優れた性能を発揮することを示しています。

特に、STEM分野（科学、技術、工学、数学）での応用が期待されています。

人間とAIの協働可能性

OpenAI o1モデルの登場により、人間とAIの協働可能性は大きく広がると考えられます。

以下にその影響について考察します。

効率的な問題解決プロセス

o1モデルの自律的な問題解決能力により、人間とAIの協働プロセスがより効率的になります。

教育・トレーニングの変革

o1モデルの高度な推論能力は、教育やトレーニングの方法を変革する可能性があります。

倫理的・社会的課題への対応

o1モデルの登場により、AIの安全性や倫理的な使用に関する新たな課題も生まれます。

OpenAI o1モデルの登場により、人間とAIの協働は新たな段階に入ったと言えます。

高度な推論能力を持つAIは、より複雑な問題解決や意思決定において人間のパートナーとなり、様々な分野でイノベーションを加速させる可能性があります。

一方で、この新しい協働形態に適応するために、人間側も新たなスキルや倫理的考慮を身につける必要があります。

今後、AIの進化とともに、人間とAIの協働はさらに深化し、社会全体の発展に貢献していくことが期待されます。

最新モデルOpenAI o1シリーズの総合評価、応用分野と今後の展望

高度な思考と推論能力の発揮

OpenAI o1シリーズは、高度な思考と推論能力において従来のモデルを大きく上回る性能を示しています。

数学・科学分野での卓越した性能

プログラミング能力の向上

思考プロセスの改善

安全性と倫理面での進歩

総合的な評価

o1シリーズは、特にSTEM（科学、技術、工学、数学）分野での推論能力において顕著な進歩を示しています。

複雑な問題を段階的に分解し、自己修正を行いながら解決策を導き出す能力は、人間の専門家レベルの思考プロセスに近づいています。

一方で、実世界の知識や一般的な言語処理タスクにおいては、現時点でGPT-4oを下回る分野もあるとされています。

総じて、OpenAI o1シリーズは高度な思考と推論能力を持つAIモデルとして評価されており、特に科学技術分野での応用に大きな期待が寄せられています。

応用分野と今後の展望

OpenAI o1モデルの登場により、AIの応用分野がさらに広がり、様々な分野で革新的な変化が期待されます。

科学研究分野

o1モデルは、物理学、化学、生物学などの複雑な科学分野において、博士課程レベルの性能を示しています。

教育分野

o1モデルの高度な推論能力は、教育分野に革新をもたらす可能性があります。

ソフトウェア開発

o1モデルのプログラミング能力は、ソフトウェア開発プロセスを大きく変革する可能性があります。

ビジネス戦略と意思決定

o1モデルの高度な分析能力は、ビジネス戦略の立案や意思決定プロセスを強化します。

医療・ヘルスケア

o1モデルの高度な推論能力は、医療分野に革新をもたらす可能性があります。

今後の展望について

o1モデルの登場は、AIの応用範囲をさらに拡大し、人間の知的活動を補完・拡張する新たな可能性を開きました。

o1モデルの高度な能力を活かして、人間の創造性や直感とAIの分析力を組み合わせた新たな協働モデルが発展する可能性があります。

AIの影響力が増大にするにつれ、その使用に関する倫理的ガイドラインや法的枠組みの整備が進んでいくでしょう。

o1モデルのような高度な推論能力を有するAIの能力を効果的に活用するため、AIリテラシー向上がますます重要になっていくでしょう。

そしてAIと人間の協働が進む中で、AIの能力を最大限に引き出し人間の創造性と組み合わせる新たな専門職が生まれる可能性があります。

o1モデルの登場は、AIの可能性を大きく広げるものであり、今後さらなる技術革新と社会実装が進むことで、私たちの生活や仕事のあり方に大きな変革をもたらすことが期待されます。

最後に

この記事では、最新モデル「GPT-o1」の概要からその使い方、従来のモデルとの比較に関する解説後、

実際の活用事例、o1モデルにおけるプロンプトのコツ、応用分野や今後の展望について考察してきました。

o1モデルは、GPT-4oの上位互換とはならずとも、新たに推論能力の高い強力なモデルとしてそのポジションを確保するため登場しました。

今後のアップデートで現在制限のかかっているウェブ検索やファイルアップロード機能が解除されると、その応用、活用の可能性は非常に広がります。

単なる情報を集約するためのパートナーではなく、あらゆる知的活動の優秀なアシスタントになり、すでに一部の作業においては人間が作業するよりもミスが少なく、時間を大幅に節約することができるようになっています。

今後も定期的に、そして驚異的なスピードでアップグレードされていくことが期待されているOpen AIの生成AI。

生成AIのアップデートのスピードに私たちもキャッチアップしていくのが大変ですが、活用できる人、活用できない人で大きな差が生まれていくことが明確である以上、最新情報について情報を集めて実際に自分の手で使って活用していくことが重要になるでしょう。